本文選題：旅游需求量 + 預(yù)測(cè)模型　； 參考：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年15期

【摘要】：為了提高旅游需求量的預(yù)測(cè)精度,提出基于支持向量機(jī)的旅游需求量預(yù)測(cè)模型。首先分析了旅游需求量當(dāng)前的研究現(xiàn)狀,找出當(dāng)前旅游需求量預(yù)測(cè)模型的缺陷,然后針對(duì)旅游需求量的時(shí)變性、周期性以及小樣本的特點(diǎn),建立支持向量機(jī)的旅游需求量預(yù)測(cè)模型,最后與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行旅游需求量預(yù)測(cè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,相對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型,支持向量機(jī)獲得了更高精度的旅游需求量預(yù)測(cè)結(jié)果,可以為旅游區(qū)的管理和合理規(guī)劃提供有益的指導(dǎo)意見(jiàn)。
[Abstract]:In order to improve the forecasting accuracy of tourism demand, a forecasting model of tourism demand based on support vector machine (SVM) is proposed. This paper first analyzes the current research situation of tourism demand, finds out the defects of current tourism demand forecasting model, and then aims at the characteristics of time-varying, periodicity and small sample of tourism demand. A forecasting model of tourism demand based on support vector machine (SVM) is established. Finally, a comparative experiment of forecasting tourism demand with neural network is carried out. The results show that compared with the neural network model, support vector machine (SVM) can obtain more accurate prediction results of tourism demand, and can provide useful guidance for the management and rational planning of tourist areas.
【作者單位】： 商丘學(xué)院工商管理學(xué)院;
【分類號(hào)】：F590;TP18

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本文編號(hào)：2029162